Titulo Estágio
Fusão de evidência clinica e conhecimento extraído de bases de dados na avaliação de risco cardiovascular
Áreas de especialidade
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
Laboratório de Computação Adaptativa do CISUC
Enquadramento
Este estágio enquadra-se na área da informática clínica, em particular na aplicação de metodologias de inteligência computacional no desenvolvimento de modelos de risco Cardiovascular.
Objetivo
O principal objectivo deste projecto consiste no desenvolvimento de modelos de previsão de Risco Cardiovascular, que sejam interpretáveis e, se possível, personalizados.
Para tal inclui o desenvolvimento de algoritmos e metodologias capazes de extrair conhecimento a partir de bases de dados clínicas recentemente coligidas (abordagem baseada em dados).
O resultado destes modelos/algoritmos deve ser interpretável, a fim de ser poder ser aceite de forma efectiva pelos clínicos, bem como facilitar a tarefa de integração com a evidência clínica correntemente existente. Neste sentido, será também explorado e desenvolvido esquemas capazes de combinar o novo conhecimento extraído com evidência clínica actualmente existente.
Os principais desafios científicos que se colocam são a dois níveis fundamentais: i) Extracção de conhecimentos com base em conjuntos de dados; ii) Integração do novo conhecimento com o conhecimento clínico actual.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
1. Extracção de conhecimento
Resultados esperados: relatório sobre o estado da arte relativo ao desenvolvimento de modelos interpretáveis a partir de dados.
2. Implementação dos métodos identificados na fase 1
Resultado esperado: Programa em Matlab que implemente modelos(s) capazes de serem interpretados usando dados fornecidos pela sociedade portuguesa de cardiologia.
Várias técnicas poderão ser implementadas e comparadas.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
2. Implementação dos métodos identificados na fase 1 (continuação)
Resultado esperado: Programa em Matlab que implemente modelos(s) capazes de serem interpretados usando dados fornecidos pela sociedade portuguesa de cardiologia.
Várias técnicas poderão ser implementadas e comparadas.
3. Fusão de informação
Resultados esperados: relatório sobre o estado da arte relativo ao desenvolvimento de técnicas de fusão capazes de combinar fontes de informação distintas.
4. Combinação de evidência clinica e os modelos desenvolvidos na fase 2
Resultado esperado: Programa em Matlab, com base nas técnicas estudadas na fase 3 e os modelos implementados na fase 3. Espera-se também a representação da evidência clinica de forma a que possa ser combinada usando os modelos da fase 3.
5. Escrita da tese
Condições
O trabalho decorrerá nos Laboratórios do Grupo de Computação Adaptativa do CISUC, no DEI.
Observações
Os algoritmos devem preferencialmente ser implementados em Matlab.
Este trabalho tem um conteúdo de investigação significativo, com elevado potencial de impacto na comunidade científica e clínica, nomeadamente expresso em publicações em conferências e revistas internacionais.
Orientador
Jorge Henriques
jh@dei.uc.pt 📩